FI3915473T3 - Information processing program, information processing method, and information processing system - Google Patents

Information processing program, information processing method, and information processing system Download PDF

Info

Publication number
FI3915473T3
FI3915473T3 FIEP19911160.0T FI19911160T FI3915473T3 FI 3915473 T3 FI3915473 T3 FI 3915473T3 FI 19911160 T FI19911160 T FI 19911160T FI 3915473 T3 FI3915473 T3 FI 3915473T3
Authority
FI
Finland
Prior art keywords
reference range
acceleration
person
maximum value
minimum value
Prior art date
Application number
FIEP19911160.0T
Other languages
Finnish (fi)
Inventor
Takuro Oya
Kazuho Maeda
Shinji Hotta
Michihiko Aki
Original Assignee
Fujitsu Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Fujitsu Ltd filed Critical Fujitsu Ltd
Application granted granted Critical
Publication of FI3915473T3 publication Critical patent/FI3915473T3/en

Links

Classifications

    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/103Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
    • A61B5/11Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb
    • A61B5/112Gait analysis
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/103Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
    • A61B5/11Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb
    • A61B5/1121Determining geometric values, e.g. centre of rotation or angular range of movement
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B2505/00Evaluating, monitoring or diagnosing in the context of a particular type of medical care
    • A61B2505/09Rehabilitation or training
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/68Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient
    • A61B5/6801Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient specially adapted to be attached to or worn on the body surface
    • A61B5/6813Specially adapted to be attached to a specific body part
    • A61B5/6829Foot or ankle

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Dentistry (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
  • Hardware Redundancy (AREA)
  • Computer And Data Communications (AREA)
  • Communication Control (AREA)

Claims (9)

PatenttivaatimuksetPatent Claims 1. Tietojenkäsittelyohjelma käsittää käskyjä, jotka tietokoneella suoritettuina saavat tietokoneen (60) suorittamaan käsittelyn, jossa: kerätään tietoja kulmanopeudesta henkilön oikealle ja vasemmalle ulottuvan ensimmäisen akselin ympäri sekä kiihtyvyydestä henkilön etu- ja takasuunnassa kävelyn aikana, jotka kulmanopeus ja kiihtyvyys havaitaan henkilön nilkkaan kiinnitetyn anturin avulla; havaitaan ajanhetki, jolloin maasta irti oleva jalkaterä koskettaa maata, — perustuen kulmanopeuden muutokseen ensimmäisen akselin ympäri ajan suhteen; määritetään tarkasteltavaksi ajaksi ennalta määrätty aika ennen havaittua ajanhetkeä ja sen jälkeen; ja lasketaan indeksi perustuen muutokseen kiihtyvyydessä etu- ja takasuunnassa kyseisenä tarkasteluaikana, ja määritetään mainitun indeksin avulla, käveleekö henkilö varpaillaan vai ei.1. The data processing program comprises commands which, when executed on a computer, cause the computer (60) to perform a process in which: data is collected on the angular velocity around the first axis extending to the right and left of the person and on the acceleration of the person in the front and back directions during walking, which angular velocity and acceleration are detected by means of a sensor attached to the person's ankle ; detecting the instant of time when the off-ground foot touches the ground, — based on the change in angular velocity around the first axis with respect to time; defining as the time under review the predetermined time before and after the detected time; and calculating an index based on the change in acceleration in the forward and backward directions during the respective review period, and using said index to determine whether or not the person walks on their toes. 2. Patenttivaatimuksen 1 mukainen tietojenkasittelyohjelma, jossa laskentaprosessi sisältää seuraavaa: määritetään kiihtyvyyden muutosmalli etu- ja takasuunnassa kullakin useista tarkasteluajoista, ja lasketaan prosenttiosuus, jolla määritelty muutosmalli on ennalta määrätty muutosmalli indeksiksi.2. The data processing program according to claim 1, in which the calculation process includes the following: determining the acceleration change pattern in the forward and backward directions for each of several review times, and calculating the percentage by which the defined change pattern is the predetermined change pattern index. 3. Patenttivaatimuksen 2 mukainen tietojenkasittelyohjelma, jossa ennalta määrätty muutosmalli on malli, jossa ennen paikallista maksimiarvoa, joka ylittää ennalta määrätyn viitealueen, esiintyy paikallinen minimiarvo, joka on pienempi kuin — viitealue, ja paikallisen maksimiarvon jälkeen ei esiinny paikallista minimiarvoa, joka alittaa viitealueen.3. The data processing program according to claim 2, in which the predetermined change model is a model in which before the local maximum value that exceeds the predetermined reference range, a local minimum value that is smaller than — the reference range occurs, and after the local maximum value there is no local minimum value that falls below the reference range. 4. Patenttivaatimuksen 1 mukainen tietojenkasittelyohjelma, jossa laskentaprosessi sisältää seuraavaa: lasketaan — tapauksessa, jossa tarkasteluaikana kiihtyvyyden muutosmalli etu- ja takasuunnassa on malli, jossa ennen paikallista maksimiarvoa, joka ylittää ennalta määrätyn viitealueen, esiintyy ensimmäinen paikallinen minimiarvo, joka alittaa viitealueen, ja paikallisen maksimiarvon jälkeen esiintyy toinen paikallinen minimiarvo, joka alittaa viitealueen tai on viitealueella — paikallisen maksimiarvon ja ensimmäisen paikallisen minimiarvon välisen erotuksen sekä paikallisen maksimiarvon ja toisen paikallisen minimiarvon välisen erotuksen suhde indeksiksi.4. The data processing program according to claim 1, in which the calculation process includes the following: is calculated — in the case where, during the review period, the acceleration change pattern in the front and rear directions is a pattern in which the local maximum value that exceeds the predetermined reference range is preceded by the first local minimum value that falls below the reference range, and the local maximum value after, there is another local minimum value that falls below the reference range or is in the reference range — the ratio of the difference between the local maximum value and the first local minimum value and the difference between the local maximum value and the second local minimum value as an index. 5. Tietokoneella (60) suoritettava tietojenkäsittelymenetelmä, joka tietojenkäsittelymenetelmä käsittää seuraavaa: kerätään tietoja kulmanopeudesta henkilön oikealle ja vasemmalle ulottuvan ensimmäisen akselin ympäri sekä kiihtyvyydestä henkilön etu- ja takasuunnassa kävelyn aikana, jotka kulmanopeus ja kiihtyvyys havaitaan henkilön nilkkaan kiinnitetyn anturin avulla; havaitaan ajanhetki, jolloin maasta irti oleva jalkaterä koskettaa maata, — perustuen kulmanopeuden muutokseen ensimmäisen akselin ympäri ajan suhteen; määritetään tarkasteltavaksi ajaksi ennalta määrätty aika ennen havaittua ajanhetkeä ja sen jälkeen; ja lasketaan indeksi perustuen muutokseen kiihtyvyydessä etu- ja takasuunnassa kyseisenä tarkasteluaikana, ja määritetään mainitun indeksin avulla, käveleekö henkilö varpaillaan vai ei.5. A computer (60) data processing method, which data processing method comprises the following: collecting data on the angular velocity around the first axis extending to the right and left of the person and the acceleration of the person in the front and back directions during walking, which angular velocity and acceleration are detected by means of a sensor attached to the person's ankle; detecting the instant of time when the off-ground foot touches the ground, — based on the change in angular velocity around the first axis with respect to time; defining as the time under review the predetermined time before and after the detected time; and calculating an index based on the change in acceleration in the forward and backward directions during the respective review period, and using said index to determine whether or not the person walks on their toes. 6. Tietojenkäsittelyjärjestelmä (100), joka käsittää: keruuyksikön (20), joka on konfiguroitu keräämään tietoja kulmanopeudesta henkilön oikealle ja vasemmalle ulottuvan ensimmäisen akselin ympäri sekä kiihtyvyydestä henkilön etu- ja takasuunnassa kävelyn aikana, jotka kulmanopeus ja — kiihtyvyys havaitaan henkilön nilkkaan kiinnitetyn anturin avulla; ilmaisinyksikön (24), joka on konfiguroitu havaitsemaan ajanhetki, jolloin maasta irti oleva jalkaterä koskettaa maata, perustuen kulmanopeuden muutokseen ensimmäisen akselin ympäri ajan suhteen; määrittely-yksikön (26), joka on konfiguroitu määrittämään tarkasteltavaksi — ajaksi ennalta määrätty aika ennen havaittua ajanhetkeä ja sen jälkeen; ja laskentayksikön (28, 30, 32), joka on konfiguroitu laskemaan indeksi, joka perustuu — muutokseen — kiihtyvyydessä = etu- ja takasuunnassa kyseisenä tarkasteluaikana, ja määrittämään mainitun indeksin avulla, käveleekö henkilö varpaillaan vai ei.6. A data processing system (100) comprising: a collection unit (20) configured to collect data on the angular velocity around the first axis extending to the right and left of the person and the acceleration in the front and back directions of the person during walking, which angular velocity and — acceleration are detected by means of a sensor attached to the person's ankle ; a detector unit (24) configured to detect the instant of time when the off-ground foot contacts the ground based on the change in angular velocity about the first axis with respect to time; a defining unit (26) configured to define for viewing — a predetermined period of time before and after the detected instant of time; and a calculation unit (28, 30, 32) configured to calculate an index based on the — change — in acceleration = forward and backward during the respective observation period, and using said index to determine whether the person is walking on his toes or not. 7. Patenttivaatimuksen 6 mukainen tietojenkäsittelyjärjestelmä (100), jossa laskentayksikkö (28, 30, 32) on konfiguroitu määrittämään kiihtyvyyden muutosmalli etu- ja takasuunnassa kullakin useista tarkasteluajoista, ja laskemaan prosenttiosuus, jolla määritelty muutosmalli on ennalta määrätty muutosmalli, indeksiksi.7. The data processing system (100) according to claim 6, in which the calculation unit (28, 30, 32) is configured to determine the acceleration change pattern in the forward and backward directions at each of several review times, and to calculate the percentage by which the determined change pattern is a predetermined change pattern as an index. 8. Patenttivaatimuksen 7 mukainen tietojenkäsittelyjärjestelmä (100), jossa määritetty muutosmalli on malli, jossa ennen paikallista maksimiarvoa, joka ylittää ennalta määrätyn viitealueen, esiintyy paikallinen minimiarvo, joka on pienempi kuin viitealue, ja paikallisen maksimiarvon jälkeen ei esiinny paikallista minimiarvoa, joka — alittaa viitealueen.8. The data processing system (100) according to claim 7, in which the determined change model is a model in which a local minimum value that is lower than the reference range occurs before a local maximum value that exceeds a predetermined reference range, and a local minimum value that — falls below the reference range does not occur after the local maximum value . 9. Patenttivaatimuksen 6 mukainen tietojenkäsittelyjärjestelmä (100), jossa — tapauksessa, jossa tarkasteluaikana kiihtyvyyden muutosmalli etu- ja takasuunnassa on malli, jossa ennen paikallista maksimiarvoa, joka ylittää ennalta määrätyn viitealueen, esiintyy ensimmäinen paikallinen minimiarvo, joka alittaa viitealueen, ja — paikallisen maksimiarvon jälkeen esiintyy toinen paikallinen minimiarvo, joka alittaa viitealueen tai on viitealueella — laskentayksikkö (28, 30, 32) laskee paikallisen maksimiarvon ja ensimmäisen paikallisen minimiarvon välisen erotuksen sekä paikallisen maksimiarvon ja toisen paikallisen minimiarvon välisen erotuksen suhteen indeksiksi.9. The data processing system (100) according to claim 6, in which — in the case where the acceleration change pattern in the front and rear directions during the review period is a pattern in which before the local maximum value that exceeds the predetermined reference range, the first local minimum value that falls below the reference range occurs, and — after the local maximum value there is another local minimum value that falls below the reference range or is in the reference range — the calculation unit (28, 30, 32) calculates the difference between the local maximum value and the first local minimum value and the difference between the local maximum value and the second local minimum value as an index of the ratio.
FIEP19911160.0T 2019-01-24 2019-01-24 Information processing program, information processing method, and information processing system FI3915473T3 (en)

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/JP2019/002214 WO2020152818A1 (en) 2019-01-24 2019-01-24 Information processing program, information processing method, and information processing system

Publications (1)

Publication Number Publication Date
FI3915473T3 true FI3915473T3 (en) 2023-07-19

Family

ID=71736849

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
FIEP19911160.0T FI3915473T3 (en) 2019-01-24 2019-01-24 Information processing program, information processing method, and information processing system

Country Status (5)

Country Link
EP (1) EP3915473B1 (en)
JP (1) JP7052888B2 (en)
FI (1) FI3915473T3 (en)
TW (1) TWI738176B (en)
WO (1) WO2020152818A1 (en)

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP5445130B2 (en) 2006-05-02 2014-03-19 メディバス エルエルシー Delivery of ophthalmic drugs to the exterior or interior of the eye
JP2009545416A (en) * 2006-08-04 2009-12-24 オセテチ エス エル Biomechanical stimulator and method for bone regeneration
WO2013108306A1 (en) 2012-01-18 2013-07-25 テルモ株式会社 System for evaluating degree of foot drop, and information processing device
CA2989421C (en) * 2015-06-22 2020-03-24 University Of Maryland, Baltimore Method and apparatus for providing economical, portable deficit-adjusted adaptive assistance during movement phases of an impaired ankle
JP6643188B2 (en) 2016-05-31 2020-02-12 株式会社早稲田エルダリーヘルス事業団 Locomotion analysis device, system, and program
EP3257437A1 (en) * 2016-06-13 2017-12-20 Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg Method and system for analyzing human gait
US20180263532A1 (en) * 2017-03-20 2018-09-20 Samantha Smulyan Technologies for indicating detection of toe walking

Also Published As

Publication number Publication date
WO2020152818A1 (en) 2020-07-30
JPWO2020152818A1 (en) 2021-09-30
EP3915473A4 (en) 2022-01-26
TWI738176B (en) 2021-09-01
JP7052888B2 (en) 2022-04-12
TW202045094A (en) 2020-12-16
EP3915473A1 (en) 2021-12-01
EP3915473B1 (en) 2023-07-05

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN107174253B (en) Method, device and system for judging lower limb movement posture
CN107578019B (en) Gait recognition system and method based on visual sense and tactile sense fusion
CN108634960B (en) A kind of gait online test method for ectoskeleton wearer
CN112263246B (en) Self-adaptive gait phase identification method and device based on thigh angle
CN107343789A (en) A kind of step motion recognition method based on 3-axis acceleration sensor
KR20180058999A (en) System and method for gait analyzing and computer readable record medium thereof
JP2012123642A (en) Image identifying device and program
CN110946585A (en) Fall detection system and method based on data fusion and BP neural network
JP2012022579A5 (en)
KR101818198B1 (en) Apparatus and method for evaluating Taekwondo motion using multi-directional recognition
US11517804B2 (en) Method and apparatus for false start detection
CN112597903B (en) Electric power personnel safety state intelligent identification method and medium based on stride measurement
CN108903947B (en) Gait analysis method, gait analysis device, and readable storage medium
CN107561970A (en) The control system and method that a kind of biped supporting zone differentiates
JP2019042209A (en) Walking posture analysis method and walking posture analysis device
FI3915473T3 (en) Information processing program, information processing method, and information processing system
JP5915990B2 (en) Stumbling risk assessment device, Stumbling risk assessment system
KR102054818B1 (en) Method of providing virtual reality based on footprint image pattern analysis
JP7489729B2 (en) Method for preventing falls and device for carrying out such method
JP3560458B2 (en) Attitude measurement method and apparatus
EP3112811B1 (en) System and method for processing a foot acceleration signal
Zaeni et al. Classification of the Stride Length based on IMU Sensor using the Decision Tree
CN113303789B (en) Gait event detection method and device based on acceleration
CN112781556A (en) Well lid transaction monitoring method and device based on multi-data fusion filtering
CN112839569A (en) Method and system for evaluating human movement